¿Qué es la automatización bancaria?

Las iniciativas modernas de automatización bancaria se basan en tecnologías como la automatización robótica de procesos (RPA) y la inteligencia artificial (IA), incluida la IA generativa y la IA agéntica. Estas herramientas automatizan tareas como la entrada de datos, la revisión de documentos, la incorporación de clientes y el procesamiento de transacciones. Ayudan a los bancos a completar el trabajo más rápido y reducir los errores, y permiten que el personal se concentre en actividades más complejas o de alto valor.

Si bien el aumento de la complejidad conlleva riesgos, los beneficios de la automatización son significativos. Los bancos deben invertir en una gobernanza clara de la plataforma para gestionar la seguridad, el cumplimiento y la resiliencia a medida que escala la automatización. Un estudio de IBM de 2025 encontró que más del 60 % de los directores ejecutivos (CEO) bancarios dicen que deben aceptar un riesgo significativo para aprovechar las ventajas de la automatización y mejorar la competitividad.¹

La automatización desempeña una función clave en la ciberseguridad, como la detección de fraudes y la gestión de riesgos. Los sistemas de IA analizan los patrones de transacciones en tiempo real para identificar actividades sospechosas. Los equipos de cumplimiento utilizan flujos de trabajo automatizados que se adaptan rápidamente a los cambios normativos, a veces en horas en lugar de semanas.

Las plataformas de automatización ofrecen interfaces de código bajo o sin código que permiten a los bancos crear y escalar la automatización en todos los departamentos sin depender mucho de TI. Este enfoque permite un despliegue más rápido de soluciones en áreas como atención al cliente, elaboración de informes, marketing y contabilidad.

En la banca minorista, la automatización respalda procesos como la emisión de tarjetas de crédito, la configuración de cuentas, las solicitudes de préstamos y las verificaciones de cumplimiento. Los sistemas basados en RPA e IA extraen y verifican los datos de los clientes, procesan formularios y alimentan los sistemas de origen de préstamos. Esta eficiencia reduce significativamente los tiempos de respuesta y garantiza la coherencia a escala.

Muchos bancos utilizan la automatización y la tecnología financiera en segundo plano. Por ejemplo, en el pasado, cuando los clientes depositaban un cheque, un empleado del banco debía verificar la imagen, ingresar los datos correctos y mover el dinero. Ahora un sistema hace la mayor parte de ese trabajo automáticamente. Cuando los clientes utilizan la aplicación móvil de un banco, el software lee el cheque, lo verifica y actualiza su saldo, a menudo en segundos.

En todo el sector, la automatización inteligente puede generar importantes ahorros de costos. La automatización mejora la eficiencia y ha demostrado evitar errores por completo en procesos, como operaciones hipotecarias. Y el procesamiento de documentos a gran escala que tardaría años en realizarse manualmente puede completarse en días con la ayuda de IA agéntica y software inteligente.

En el corto plazo, se espera que la IA generativa y el machine learning (ML) desempeñen una función más importante en la toma de decisiones, la comunicación con el cliente y los servicios financieros personalizados. Estas tecnologías admiten operaciones bancarias más adaptables y receptivas, a la vez que mantienen una sólida seguridad y cumplimiento.

La automatización bancaria es importante porque permite a las instituciones financieras operar de manera más rápida, precisa y eficiente. Muchos procesos bancarios tradicionales dependen de tareas manuales que consumen mucho tiempo y son propensas a errores, como la incorporación de clientes, el procesamiento de préstamos y la gestión de pagos. La automatización agiliza estas tareas, reduce los errores y mejora la coherencia.

Esta necesidad es importante en las industrias bancarias fuertemente reguladas, donde los sistemas existentes a menudo ralentizan la transformación digital y hacen que la modernización sea esencial para obtener plenamente el beneficio de las nuevas tecnologías.

La automatización respalda un cumplimiento más estricto y una gestión de riesgos. Los sistemas automatizados pueden monitorear transacciones en tiempo real, marcar actividades sospechosas y mantenerse al día con los cambios regulatorios de manera mucho más eficiente que los equipos humanos. Esto significa que los bancos pueden responder rápidamente a las normas de cumplimiento y reducir el riesgo de multas o daños a su marca. La automatización también mejora la preparación para las auditorías al proporcionar registros detallados de cada acción del sistema, lo que hace que la supervisión y la revisión sean más accesibles y confiables.

La automatización también mejora la experiencia del cliente. Los clientes esperan respuestas rápidas, servicios digitales fluidos e interacciones personalizadas. La automatización ayuda a los bancos a cumplir esas expectativas procesando solicitudes las 24 horas del día y habilitando funciones como aprobaciones instantáneas de cuentas y alertas de fraude en tiempo real. También libera al personal para que maneje interacciones más complejas y de alto valor, lo que mejora la calidad general del servicio.

Por último, la automatización permite a los bancos escalar. Los sistemas automatizados pueden abrir miles de cuentas y procesar millones de transacciones sin requerir aumentos equivalentes de personal. Esta capacidad ayuda a los bancos a reducir costos mientras se mantienen competitivos en un mercado que cambia rápidamente.

La automatización en el sector bancario utiliza herramientas de software como IA, RPA y plataformas de automatización de flujos de trabajo para manejar tareas que siguen reglas o patrones establecidos. Estos sistemas pueden interactuar con bases de datos, documentos, plataformas orientadas al cliente y sistemas internos como lo haría un empleado humano, pero más rápido y sin fatiga. La RPA maneja tareas estructuradas y repetibles, como la entrada de datos, mientras que la IA respalda la interpretación de datos, la estrategia y la toma de decisiones, como la detección de fraudes o el análisis del comportamiento del cliente.

La IA agéntica amplía estas funciones al permitir que los sistemas planifiquen y ejecuten procesos de varios pasos de forma independiente, que se adaptan en tiempo real a medida que hay nueva información disponible.

El proceso de automatización generalmente comienza con la identificación de una tarea rutinaria que exige mucho tiempo y que no requiere mucho juicio humano. Luego, los desarrolladores o analistas de negocios diseñan un flujo de trabajo de automatización con herramientas de código bajo o scripting, que indica al sistema qué hacer paso a paso. Este flujo de trabajo puede incluir copiar datos de un sistema a otro, verificar los detalles del cliente o generar informes.

Una vez desplegados, estos programas se ejecutan en segundo plano o bajo demanda, que suelen realizar tareas que antes tomaban horas en solo segundos.

La automatización bancaria funciona tanto en las operaciones de front office como en las de back office. En el front office, puede implicar chatbots o asistentes virtuales que respondan preguntas básicas de los clientes o formularios digitales que se autocompletan en función de datos anteriores de clientes. En el back office, puede optimizar la conciliación de cuentas, el procesamiento de documentos y los informes de cumplimiento.

Los bancos a menudo comienzan con poco y automatizan algunas tareas, y luego se expanden a sistemas más amplios a medida que ven beneficios. La automatización puede funcionar día y noche, para mejorar tanto la velocidad del servicio como la eficiencia interna, al tiempo que reduce los errores y los costos operativos.

Cada una de estas tecnologías desempeña una función en la optimización de las operaciones, además de reducir el trabajo manual, mejorar la precisión y permitir una toma de decisiones más inteligente y rápida. En conjunto, forman la base de la automatización bancaria moderna.

La IA es una tecnología que permite a las computadoras y máquinas simular el aprendizaje humano, la comprensión, la resolución de problemas, la toma de decisiones, la creatividad y la autonomía. Se utiliza para tareas que van más allá de las reglas fijas, como la prevención y detección de fraudes, la evaluación del riesgo crediticio y el análisis del sentimiento del cliente. La IA puede analizar grandes conjuntos de datos, reconocer patrones y tomar decisiones en función del comportamiento pasado. En la banca, la IA impulsa chatbots y asistentes, predice las necesidades de los clientes y ayuda a detectar anomalías en la actividad financiera.

La IA generativa amplía estas capacidades mediante la creación de contenido personalizado, como asesoramiento financiero personalizado, mensajes de marketing dirigidos y comunicaciones personalizadas con los clientes. También puede ayudar a producir y adaptar informes normativos o artículos de la base de conocimientos.

La IA agéntica agrega otra capa al permitir que los sistemas de automatización operen de manera más autónoma. En lugar de seguir instrucciones predefinidas, la IA agéntica puede establecer objetivos intermedios, adaptarse a nueva información y ajustar los flujos de trabajo en tiempo real. Por ejemplo, si falta documentación en la aplicación de un cliente, un sistema de IA agéntica puede detectar el problema y solicitar los documentos requeridos directamente al cliente. Luego verificaría los documentos y continuaría el procesamiento del préstamo automáticamente.

En 2024, solo el 8 % de los bancos desarrollaba sistemáticamente IA generativa, mientras que el 78 % la buscaba a través de iniciativas tácticas. Sin embargo, se espera que la adopción aumente drásticamente en los próximos años.¹ Las investigaciones muestran que las organizaciones con IA totalmente integrada en los procesos de TI invierten la misma cantidad en tecnología en general que otras organizaciones. Sin embargo, invierten una mayor parte de su presupuesto en IA generativa.

Estas organizaciones superan a sus pares en múltiples métricas de rendimiento, con un 50 % menos de interrupciones del servicio y un aumento del 24 % en la satisfacción de la atención al cliente en TI.⁴

Las API son conjuntos de reglas o protocolos que permiten a las aplicaciones informáticas comunicarse entre sí y compartir datos de forma segura. En la automatización, las API conectan los sistemas bancarios centrales, los CRM, las pasarelas de pago y las herramientas de cumplimiento. Son esenciales para crear flujos de trabajo integrados y servicios en tiempo real entre plataformas.

Las plataformas BPM emplean métodos para descubrir, modelar, analizar, medir, mejorar y optimizar la estrategia del negocio, los procesos y los flujos de trabajo. Ayudan a los bancos a mapear procesos completos, identificar áreas de mejora y orquestar cómo los diferentes sistemas y componentes de automatización trabajan juntos. BPM es especialmente útil para administrar procesos complejos y de varios pasos en todos los departamentos.

La computación en la nube es el acceso bajo demanda a recursos informáticos (servidores físicos o virtuales, almacenamiento de datos, capacidades de redes, herramientas de desarrollo de aplicaciones, software, plataformas analíticas impulsadas por IA y más) a través de Internet con precios de pago por uso. Las plataformas en la nube proporcionan la infraestructura necesaria para ejecutar herramientas de automatización a escala. Permiten un despliegue rápido, un almacenamiento flexible y un acceso seguro a los sistemas desde cualquier lugar. Los bancos utilizan servicios en la nube para alojar bots RPA, modelos de IA y plataformas de analytics con una inversión mínima en hardware.

El IDP combina OCR con IA y procesamiento de lenguaje natural (PLN) para leer, comprender y clasificar documentos, incluso formatos que tienen diseños variados o lenguaje no estructurado. Los bancos utilizan IDP para procesar de forma automática y precisa documentos complejos, como solicitudes de préstamos, estados financieros o formularios regulatorios.

Estas plataformas permiten a los usuarios empresariales o analistas diseñar y desplegar flujos de trabajo de automatización con una programación mínima. Los bancos los utilizan para crear rápidamente herramientas internas o automatizar procesos más pequeños sin depender en gran medida de los equipos de TI. Este enfoque hace que la automatización sea más escalable y accesible en todos los departamentos.

El machine learning es una rama de la IA centrada en permitir que las computadoras y las máquinas imiten la forma en que aprenden los humanos. Les permite realizar tareas de forma autónoma y mejorar su rendimiento con el tiempo a través de la experiencia y la exposición a más datos. Los modelos de ML están entrenados para predecir resultados, clasificar riesgos o recomendar acciones.

En la banca, el ML ayuda a refinar los sistemas de detección de fraude, automatizar la suscripción de préstamos y personalizar las ofertas de los clientes aprendiendo de patrones en datos históricos. La IA agéntica puede utilizar los resultados del ML para tomar decisiones autónomas, solicitar información faltante o escalar casos complejos sin intervención humana.

El PLN es un subcampo de la informática y la IA que utiliza el machine learning para permitir que las computadoras comprendan, interpreten y respondan al lenguaje humano. Es esencial para chatbots, asistentes de voz y manejo automatizado de correo electrónico. En la banca, el PLN ayuda a automatizar la atención al cliente, analizar el feedback de los clientes y extraer insights de textos no estructurados, como quejas de clientes o transcripciones de centro de atención telefónica.

El OCR se utiliza para convertir documentos o imágenes escaneados en texto legible por máquina. Los bancos utilizan OCR para extraer datos de formularios, cheques, facturas y documentos de identidad durante la incorporación o el procesamiento de préstamos. Cuando se combina con IA o RPA, el OCR permite automatizar flujos de trabajo con muchos documentos que antes requerían revisión humana.

La RPA utiliza tecnologías de autómatas inteligentes para realizar tareas repetitivas basadas en reglas que los humanos normalmente harían en una computadora, como extraer datos, completar formularios y mover archivos. En la banca, la RPA se usa ampliamente para tareas como la incorporación de clientes, el mantenimiento de cuentas y el procesamiento de transacciones. Requiere pocos cambios o ninguno en los sistemas existentes y puede funcionar en múltiples aplicaciones.

Ciertos procesos bancarios son objetivos principales para las soluciones de automatización porque son tareas repetitivas y basadas en reglas que son críticas tanto para la eficiencia operativa como para la satisfacción del cliente. Con los avances tecnológicos recientes, los bancos ahora pueden automatizar funciones complejas en todos los sistemas con mayor velocidad y precisión. Los casos de uso de automatización bancaria incluyen:

Las actualizaciones de rutina, como cambios de dirección, ediciones de información de contacto o restablecimientos de contraseñas, implican flujos de trabajo simples que siguen una lógica estricta, lo que facilita su automatización. Un chatbot o formulario de autoservicio recopila información actualizada del usuario y un bot de RPA actualiza automáticamente los sistemas internos relevantes, como el CRM, el sistema bancario central y los registros de cumplimiento. Este proceso integral elimina la necesidad de involucrar al centro de atención telefónica, reduce los tiempos de espera y garantiza la coherencia en todas las plataformas.

La incorporación suele ser un proceso lento y manual que implica la verificación de identidad, la recopilación de documentos y la entrada de datos. Es un objetivo ideal para la automatización porque los pasos están altamente estructurados y basados en reglas. Las herramientas de automatización pueden usar el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para extraer datos de documentos escaneados como pasaportes o facturas de servicios públicos.

Luego, los bots verifican esta información con bases de datos internas o proveedores de terceros, como registros de identificación de gobierno. El perfil del cliente se crea automáticamente y los formularios se rellenan previamente. Las verificaciones de cumplimiento, como know your customer (KYC), se activan en tiempo real. Estas automatizaciones reducen el tiempo de incorporación de días a minutos, lo cual mejora la satisfacción del cliente y reduce el abandono.

Aproximadamente el 65 % de los líderes de atención al cliente esperan integrar la IA generativa con la IA conversacional para aumentar la satisfacción del cliente.² Los chatbots impulsados por IA pueden gestionar consultas básicas de atención al cliente, como verificar un saldo, localizar un cajero automático cercano o restablecer un PIN, sin necesidad de juicio humano. Estos bots entienden consultas en lenguaje natural y brindan respuestas inmediatas accediendo a datos extraídos de los sistemas backend.

Si el bot no puede resolver el problema, remite el caso a un agente humano con el historial de conversaciones adjunto, para que no se pierda información. Este modelo híbrido mejora la eficiencia y permite que el personal se centre en necesidades de soporte más complejas.

Los bancos manejan un enorme volumen de documentos, desde aplicaciones de hipotecas hasta trámites de cumplimiento. La automatización utiliza OCR y procesamiento inteligente de documentos (IDP) para extraer datos de archivos no estructurados como PDF o imágenes escaneadas. Los programas de software clasifican, almacenan e indexan estos documentos en sistemas de gestión de contenido, lo que facilita su recuperación y auditoría. La automatización de este proceso reduce las necesidades de almacenamiento físico y elimina la indexación manual que requiere mucho tiempo.

La detección de fraude requiere una vigilancia continua de grandes volúmenes de transacciones para identificar anomalías que sugieran actividad maliciosa. El monitoreo manual no es escalable, pero la automatización impulsada por IA sobresale aquí. Los modelos de machine learning pueden analizar patrones en el comportamiento del cliente y marcar desviaciones, como un inicio de sesión desde una ubicación desconocida o un retiro repentino de gran cantidad.

Cuando se superan los umbrales, el sistema puede activar respuestas automatizadas, como congelar la cuenta, alertar al cliente o derivar a un analista de fraude humano. Estas intervenciones en tiempo real reducen significativamente las pérdidas financieras y generan confianza con los clientes.

Por ejemplo, Aksari Bank de Pakistán trabajó con IBM para ayudarle a cumplir las nuevas normas de ciberseguridad de su gobierno. La nueva política exigía que los bancos mantuvieran capacidades de seguridad básicas, incluidos centros de operaciones de seguridad (SOC) y herramientas de respuesta automatizada que funcionaran las 24 horas del día.

El nuevo SOC resultante redujo el número de incidentes de seguridad de aproximadamente 700 por día a menos de 20. También redujo el tiempo promedio de corrección de 30 minutos a solo 5 minutos mediante la implementación de una respuesta automatizada.³

Los procesos de cumplimiento de KYC y AML implican recopilar información personal y financiera detallada, cotejarla con listas de vigilancia regulatorias y realizar un monitoreo continuo de las transacciones. Estos procesos son funciones repetitivas y gobernadas por reglas que requieren alta precisión y trazabilidad. La automatización ayuda mediante la recopilación y validación de documentos de identidad, la realización de comprobaciones de listas de vigilancia en tiempo real y la actualización de registros KYC basados en nueva información.

Los algoritmos de IA pueden analizar historiales de transacciones para marcar comportamientos sospechosos, y reducir el riesgo de delitos financieros y sanciones regulatorias. El software también genera pistas de auditoría automáticamente, lo que respalda la transparencia regulatoria.

La tramitación de préstamos suele implicar la recopilación de datos financieros, la evaluación de la solvencia y la validación de documentos. Este flujo de trabajo también es repetitivo, tiene muchos documentos y es propenso a cuellos de botella, lo que lo hace muy adecuado para la automatización. Los bots de RPA pueden recopilar datos de los solicitantes de varios canales (por ejemplo, formularios web, correos electrónicos y CRM), revisar puntajes crediticios, verificar registros de ingresos y cotejar con criterios internos de préstamos.

La IA puede incluso ayudar a evaluar el riesgo en función de patrones históricos. Esto agiliza todo el ciclo de vida, desde la aplicación hasta la decisión, reduciendo el esfuerzo manual y el tiempo de respuesta, manteniendo la precisión y el cumplimiento.

Los bancos recopilan grandes cantidades de datos de los clientes, pero a menudo los infrautilizan. La automatización permite la segmentación dinámica del cliente basada en el comportamiento, las preferencias o el historial de transacciones. Las herramientas de IA, incluida la IA generativa, pueden crear y entregar ofertas personalizadas oportunas a través del canal preferido del cliente, como correo electrónico o aplicación móvil.

La automatización también ayuda a monitorear el rendimiento de la campaña en tiempo real y ajustar los mensajes en función de la respuesta de la audiencia. Esto aumenta el compromiso y ayuda a los bancos a mejorar los servicios de venta cruzada o venta adicional sin esfuerzo manual.

Los bancos tramitan miles (a veces millones) de pagos al día y conciliar estas transacciones en todos los sistemas puede resultar tedioso. Los bots de RPA pueden cotejar los registros de pagos entrantes y salientes, identificar discrepancias y marcar excepciones para comentarios humanos. También pueden generar informes de conciliación automáticamente. Por ejemplo, si un cliente paga una tarjeta de crédito, el pago debe cotejarse con el extracto y contabilizarse en la cuenta. La automatización garantiza que se apliquen las cantidades correctas sin errores.

Los organismos reguladores exigen a los bancos que envíen informes periódicos con datos detallados y estructurados. Recopilar estos datos de diferentes sistemas, formatearlos correctamente y cumplir con plazos ajustados son tareas difíciles para el personal. Las plataformas de automatización extraen datos en tiempo real de múltiples sistemas, aplican lógica para clasificar y validar los datos y generan informes estandarizados listos para su envío. Este proceso reduce el riesgo de presentaciones tardías, errores o incumplimiento, que son problemas que pueden generar multas.

Los beneficios clave de la automatización bancaria incluyen:

Mejor cumplimiento y gestión de riesgos: los sistemas automatizados siguen reglas establecidas y dejan un rastro de auditoría, lo que facilita que los bancos cumplan con las regulaciones. Las herramientas de IA pueden monitorear la actividad y marcar instantáneamente las transacciones sospechosas.

Coherencia entre los procesos: los flujos de trabajo automatizados realizan las tareas de la misma manera cada vez, lo que ayuda a garantizar la coherencia en la forma en que se prestan los servicios.

Experiencia del cliente mejorada: las interacciones con los clientes se vuelven más fáciles y satisfactorias con el servicio más rápido, menos errores y soporte durante todo el día proporcionado por chatbots y herramientas de autoservicio.

Toma de decisiones más rápida: las herramientas impulsadas por IA pueden analizar rápidamente grandes conjuntos de datos para respaldar la calificación crediticia, el análisis de riesgos y la orientación al cliente y acelerar las decisiones.

Precisión mejorada: la automatización minimiza el error humano en la entrada de datos, el manejo de documentos y el procesamiento de transacciones. La precisión mejorada conduce a datos más limpios y resultados más confiables.

Mayor eficiencia: la automatización completa las tareas más rápido que los humanos y puede operar a tiempo completo sin interrupciones. Esto significa que procesos como la apertura de cuentas o la aprobación de préstamos se realizan en minutos en lugar de días.

Costos operativos reducidos: al reemplazar el trabajo manual con sistemas automatizados, los bancos pueden reducir los costos laborales y reducir los gastos relacionados con errores o demoras.

Escalabilidad: la automatización permite a los bancos gestionar volúmenes crecientes de trabajo, como un aumento de las consultas de los clientes o de la carga de transacciones.